Explore la convergence des puissances de la matrice d'adjacence et du théorème de consensus pour les matrices primitives et stochastiques, en mettant l'accent sur les propriétés spectrales et les systèmes de contrôle en réseau.
Explore le théorème de consensus pour les réseaux de communication et les implications de diverses propriétés de consensus dans les systèmes de contrôle en réseau.
Explore les graphiques isogéniques de courbes elliptiques supersingulaires, montrant des temps de mélange optimaux pour des promenades aléatoires et des applications à la cryptographie.
Explore les algorithmes de consensus qui varient dans le temps dans les systèmes de contrôle en réseau et le rôle de la matrice laplacienne dans l'obtention d'un consensus moyen.
Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales dans les systèmes de contrôle en réseau.
Explore des matrices irréductibles et une forte connectivité dans les systèmes de commande en réseau, soulignant l'importance des matrices d'adjacence et des structures graphiques.
Explore le pseudo-aléatoire dans les graphes en utilisant des valeurs propres et des polynômes, en soulignant l'importance des racines groupées et des entrelaceurs communs.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
